摘要：大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)正在從方方面面不斷影響和改變傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)模式，并為醫(yī)學(xué)發(fā)展帶來(lái)了新的活力。醫(yī)學(xué)作為以安全、精 準(zhǔn)、有效為特征的科學(xué)，在漫長(zhǎng)的發(fā)展歷程中因?yàn)閿?shù)據(jù) 量龐大、診療過(guò)程效率不高、醫(yī)療規(guī)范缺乏標(biāo)準(zhǔn)化等各種弊端需要數(shù)據(jù)科學(xué)和計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中最具活力與潛力的大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)進(jìn)行調(diào)整與改革。目 前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者已逐漸將大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)與醫(yī)學(xué)相互融合，為疾病診療提供新的思路與途徑。今后，技術(shù)與應(yīng)用的不斷交融，勢(shì)必會(huì)對(duì)未來(lái)醫(yī)學(xué)模式帶來(lái)更大的沖擊和變革。

　　關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)，人工智能，醫(yī)學(xué)

　　近年來(lái)，大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù)從社會(huì)和生物的各個(gè)方面變革我們的思維、生活方式和工作模式，傳統(tǒng)醫(yī)療行業(yè)在物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷沖擊下也在嘗試新的轉(zhuǎn)變，但也為醫(yī)學(xué)發(fā)展帶來(lái)了新的活力。隨著“健康中國(guó)2030”國(guó)家決策不斷推進(jìn)，健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)逐漸被國(guó)家視為重要的基礎(chǔ)性倡議資源，在大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)影響下，行業(yè)治理、臨床應(yīng)用、科學(xué)研究、公共衛(wèi)生、管理決策、便民惠民以及產(chǎn)業(yè)發(fā)展將是未來(lái)整個(gè)醫(yī)療領(lǐng)域的提升方向，各行各業(yè)逐年不斷增加人力物力財(cái)力的投入亦印證了這個(gè)變革趨勢(shì)。大數(shù)據(jù)時(shí)代和人工智能研發(fā)即將為越來(lái)越多的臨床醫(yī)生和科研人員開(kāi)辟全新研究領(lǐng)域，為疾病診療和醫(yī)藥研發(fā)提供新的思路與途徑。

　　1 大數(shù)據(jù)概述

　　一般來(lái)說(shuō)，醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)囊括每個(gè)個(gè)體的全生命周期，不僅涉及個(gè)人健康，還包括醫(yī)藥服務(wù)、疾病防控、健康保障甚至食品安全、養(yǎng)生保健等各個(gè)方面。主要數(shù)據(jù)來(lái)源涵蓋醫(yī)院診療、醫(yī)療產(chǎn)品企業(yè)、醫(yī)療費(fèi)用收支和健康管理四個(gè)方面[1]。早在2012年3月22日，美國(guó)奧巴馬政府斥資2億美元開(kāi)啟“大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展計(jì)劃”;同年6月，大數(shù)據(jù)相關(guān)問(wèn)題受到歐盟高度重視，花費(fèi)10億歐元以期通過(guò)建立超級(jí)計(jì)算和大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)致力于相關(guān)領(lǐng)域研究。中國(guó)對(duì)大數(shù)據(jù)也給予了相當(dāng)關(guān)注并做出了 積 極 反 應(yīng)，《國(guó)家中長(zhǎng)期科技發(fā)展規(guī)劃綱要2006-2020》等文件的出臺(tái)均體現(xiàn)國(guó)家層面對(duì)大數(shù)據(jù)研究的重視[2]。

　　根據(jù)大數(shù)據(jù)的4V 定義已得到了普遍認(rèn)可，即大數(shù)據(jù)需符合以 下 四 個(gè) 特 征：(1)數(shù) 據(jù) 體 量 巨 大(volume)，醫(yī)療領(lǐng)域和生命科學(xué)已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，2014年 全國(guó)診療人次達(dá)到76.1億人次，隨之產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量高達(dá)25467TB;預(yù) 計(jì) 到 2020 年，醫(yī) 療 數(shù) 據(jù) 將 急 劇 增 長(zhǎng) 到35ZB，相當(dāng) 于2009年 的44倍。尤 其 是 生 命 組 學(xué) 領(lǐng) 域全球每年約產(chǎn)生EB級(jí)的生物數(shù)據(jù)，2014年Illumina公司公布 HiseqX測(cè)序通量即已達(dá)到1.8T，單一個(gè)體的基因 組 測(cè) 序 數(shù) 據(jù) 量 超 過(guò)100GB，轉(zhuǎn) 錄 組 測(cè) 序 數(shù) 據(jù) 超 過(guò)30GB[3]。(2)數(shù)據(jù) 結(jié) 構(gòu) 多 樣(variety)，包 括 如 Oracle、MySql等數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、如 XML文檔的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、如 Word和 PDF 文檔、影像、音 視 頻 等 非 結(jié) 構(gòu)化數(shù)據(jù)。(3)增長(zhǎng)與處理速度快(velocity)，每年醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)以48%的速度劇增，并且在診療過(guò)程中各 類檢查檢驗(yàn)結(jié)果均需要第一時(shí)間呈現(xiàn)給醫(yī)患護(hù)和管理層面，這種不斷增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)和醫(yī)療互聯(lián)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的實(shí) 時(shí) 數(shù) 據(jù)，對(duì) 于 數(shù) 據(jù) 處 理 的 速 度 要 求 變 得 更 加 苛 責(zé)。(4)價(jià)值密度低但應(yīng)用價(jià)值高(value)，例如在醫(yī)學(xué)影像信息中幾百 MB的原始影像數(shù)據(jù)中有診斷、輔助治療和預(yù)后評(píng)估價(jià)值的信息可能僅有幾個(gè)層面或幾幀，再如在傳染病監(jiān)測(cè)時(shí)大量的數(shù)據(jù)流中敏感信息少，然而需要不間斷動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)才能捕獲異常信號(hào)并發(fā)現(xiàn)流行規(guī)律，所以需要對(duì)現(xiàn)有醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘并發(fā)現(xiàn)其潛在價(jià)值。此外，醫(yī)療大數(shù)據(jù)有其獨(dú)特特征，包括數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期保存性、時(shí)空性、語(yǔ)義性和隱私性。

　　如今，數(shù)據(jù)包括醫(yī)療大數(shù)據(jù)首次作為非物質(zhì)成分的生產(chǎn)資料存在于當(dāng)今社會(huì)之中，然而單個(gè)醫(yī)療數(shù)據(jù)的信息價(jià)值不是顯著，作為數(shù)據(jù)處理對(duì)象單個(gè)存在只是一種基礎(chǔ)資源，只有通過(guò)人工智能技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的整合協(xié)同解決醫(yī)療領(lǐng)域的實(shí)際問(wèn)題，對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)二次開(kāi)發(fā)，才能產(chǎn)生數(shù)據(jù)背后的潛在巨大價(jià)值。

　　2 人工智能概述

　　人工智能是以控制論、信息論和系統(tǒng)論作為理論基礎(chǔ)，應(yīng)用數(shù)理邏輯和神經(jīng)腦科學(xué)認(rèn)知原理，通過(guò)計(jì)算機(jī)科學(xué)的邏輯推演編程來(lái)模擬人類大腦的智力活動(dòng)。雖然計(jì)算機(jī)能夠部分模擬人腦的認(rèn)知、識(shí)別、記憶、計(jì)算、邏輯思維、推理判斷等復(fù)雜功能，并在某些規(guī)律性和規(guī)則性較多的領(lǐng)域甚至遠(yuǎn)超人腦能力，但目前仍無(wú)法實(shí)現(xiàn)人腦的意識(shí)、情感、信念、直覺(jué)、思考、聯(lián)想、創(chuàng)造等高等級(jí)思維活動(dòng)。盡管人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了相當(dāng)出色的成就，部分弱人工智能的臨床應(yīng)用已經(jīng)實(shí)現(xiàn)，但仍沒(méi)有在強(qiáng)人工智能方向出現(xiàn)重大的突破性進(jìn)展。

　　人工智能技術(shù)如果轉(zhuǎn)化成可實(shí)際操作和應(yīng)用的產(chǎn)品，需要與相關(guān)應(yīng)用場(chǎng)景完成緊密結(jié)合，其中醫(yī)學(xué)即是人工智能的典型應(yīng)用場(chǎng)景之一。2012年影像組學(xué)概念的提出以后，并到2014年得到進(jìn)一步擴(kuò)展并走向臨床，概念剛剛提出時(shí)只針對(duì) CT 數(shù)據(jù)，到如今應(yīng)用組學(xué)方法進(jìn)行分析并 將 數(shù) 據(jù) 源 擴(kuò) 展 到 磁 共 振、超 聲 等 多 模 態(tài) 影像。人工智能技術(shù)現(xiàn)公認(rèn)的可實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景就是要解決重復(fù)性問(wèn)題，比如一位影像科醫(yī)生每天可能要完成上千張影像閱片，但是在如此高密度工作情境下，受限于醫(yī)生疲倦度和情緒等問(wèn)題，很可能會(huì)影響診斷準(zhǔn)確度，這就是人工智能技術(shù)可以協(xié)助解決的痛點(diǎn)之一。影像組學(xué)在整體流程上可以實(shí)現(xiàn)從醫(yī)療大數(shù)據(jù)中提取數(shù)據(jù)，結(jié)合人工智能技術(shù)挖掘數(shù)據(jù)信息，實(shí)現(xiàn)臨床輔助決策。正如同影像科醫(yī) 生 讀 片 的 過(guò) 程 是 一 致 的，即 先 收 集 影 像 數(shù)據(jù)，然后利用人眼和臨床經(jīng)驗(yàn)提取影像特征形成診斷意見(jiàn)，人工智能技術(shù)在其中需要完成這一典型的模式識(shí)別、特征提取、分析建模、圖像處理的智能化過(guò)程，整個(gè)過(guò)程實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)影像識(shí)別，影像科醫(yī)生配合診斷，達(dá)到 “1+1>2”的效果。人工智能技術(shù)不僅需要做到簡(jiǎn)化影像組學(xué)流程，還應(yīng)實(shí)現(xiàn)以下三個(gè)方面：病灶檢出，即根據(jù)病理影像判 斷 患 者 是 否 患 病，實(shí) 現(xiàn) 人 工 智 能 影 像 學(xué) 篩查;定性診 斷，即判斷病灶的良惡性和病情的嚴(yán)重程度;輔助治療決策，即根據(jù)影像信息給予有針對(duì)性有價(jià)值的輔助治療建議。

　　目前，國(guó)內(nèi)人工智能與醫(yī)學(xué)的結(jié)合還有很大困難，每個(gè)醫(yī)院均 是 一 個(gè) 個(gè) 數(shù) 據(jù) 孤 島，如 何 構(gòu) 建 包 括 電 子 病歷、影像學(xué)、生命組學(xué)、醫(yī)療費(fèi)用為人工智能技術(shù)發(fā)展構(gòu)建一個(gè)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)平臺(tái)等臨床多中心醫(yī)學(xué)多維數(shù)據(jù)平臺(tái)，如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量、質(zhì)控以及診斷標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)范化，如何駕馭人工智能技術(shù)并更加貼近臨床的實(shí)際需求，是醫(yī)療人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)和前提。其中首要問(wèn)題是醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和臨床診療規(guī)則的建立，這需要醫(yī)學(xué)專家的深入?yún)⑴c和臨床多中心的深層次聯(lián)合研究，這些議題已經(jīng)擺在許多專家和醫(yī)生面前。毋庸置疑的是，人工智能在精準(zhǔn)診斷和降低勞動(dòng)程度方面會(huì)起到非常大的作用，這樣醫(yī)療行業(yè)領(lǐng)域從業(yè)人員可以節(jié)省更多時(shí)間用于患者溝通，實(shí)現(xiàn)未來(lái)服務(wù)模式轉(zhuǎn)型。

　　3 現(xiàn)今醫(yī)學(xué)模式的局限性與醫(yī)學(xué)模式轉(zhuǎn)變進(jìn)行時(shí)

　　醫(yī)學(xué)模式是指人類對(duì)醫(yī)學(xué)問(wèn)題和醫(yī)學(xué)實(shí)踐開(kāi)展研究時(shí)需要遵循的實(shí)際原則和方式，從哲學(xué)角度來(lái)講是人類從宏觀上認(rèn)識(shí)健康和疾病的觀點(diǎn)。從古至今，東西方醫(yī)學(xué)經(jīng)歷了神靈醫(yī)學(xué)模式、自然哲學(xué)模式、機(jī)械論模式和生物醫(yī)學(xué)模式后，如今，包括精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)模式、生物心理社會(huì)醫(yī)學(xué)模式、循證醫(yī)學(xué)模式等。然而，隨著多年來(lái)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)與生命科學(xué)的發(fā)展和如今大數(shù)據(jù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)和信息技術(shù)、人工智能技術(shù)的蓬勃推進(jìn)，上述醫(yī)學(xué)模式的不足與局限性并非完全符合當(dāng)今和未來(lái)醫(yī)學(xué)的進(jìn)程。

　　3.1 精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)模式

　　精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)是指依照患者自身特定的遺傳學(xué)、生物標(biāo)記、表型、社會(huì)心理特征，制訂精準(zhǔn)個(gè)性化診療方案[4]。意圖通過(guò)患者的基因組、蛋白質(zhì)組、分子生物學(xué)等前沿技術(shù)，在大樣本人群和靶疾病中進(jìn)行分析，以期精準(zhǔn)發(fā)現(xiàn)疾病病因和治療靶點(diǎn)，精確明確疾病不同狀態(tài)下的類型，再與患者基因、生物學(xué)標(biāo)志、表型、社會(huì)心理等特征完成個(gè) 體 化 精 準(zhǔn) 的 診 療 策 略，提高疾病診治和預(yù)防效率[5]。

　　4 大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)對(duì)未來(lái)醫(yī)學(xué)模式的影響

　　4.1 醫(yī)學(xué)服務(wù)模式的可能轉(zhuǎn)變

　　大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)對(duì)醫(yī)學(xué)服務(wù)模式首當(dāng)其沖的影響將是可以取代冗雜的醫(yī)學(xué)工作中大量機(jī)械性、重復(fù)性且消耗大量人工的工作[11]。對(duì)于放射科、病理科、影像科需要大量閱片的工作將極有可能被人工智能取代;時(shí)時(shí)刻刻產(chǎn)生出的浩如煙海的醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)和臨床證據(jù)將通過(guò)大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)找到最直接可靠的信息;問(wèn)診、書(shū)寫(xiě)病歷、隨訪觀察等之前被臨床醫(yī)生視為最消耗精力的工 作 將 會(huì) 在 未 來(lái) 通 過(guò) 語(yǔ) 音 識(shí) 別、自 然 語(yǔ) 言 處理、人機(jī)交互等方式輕松實(shí)現(xiàn)。

　　4.2 醫(yī)學(xué)思維模式的可能轉(zhuǎn)變

　　醫(yī)學(xué)研究具有科學(xué)屬性，而科學(xué)和認(rèn)知源于數(shù)據(jù)已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)時(shí)代的理念，大數(shù)據(jù)技術(shù)為人們認(rèn)識(shí)與改造世界提供了新的方法與途徑[12]。數(shù)據(jù)分析是整個(gè)醫(yī)療大數(shù)據(jù)的核心，價(jià)值產(chǎn)生于分析過(guò)程。醫(yī)療大數(shù)據(jù)的分析不同于傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)研究中的臨床隊(duì)列和基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)，大數(shù)據(jù)分析是一個(gè)復(fù)雜開(kāi)放的系統(tǒng)，不僅包括精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)模式和生物心理社會(huì)醫(yī)學(xué)模式中的各類醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，還會(huì)包括既往較少涉及的環(huán)境因素、精神因素、生活方式等方面的信息，各個(gè)部分相互影響和關(guān)聯(lián)，進(jìn)行通過(guò)大數(shù)據(jù)和人工智能的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，獲得最為可靠的醫(yī)療決策結(jié)果。

　　4.3 醫(yī)學(xué)合作模式的可能轉(zhuǎn)變

　　大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用涉及到醫(yī)學(xué)、計(jì)算機(jī)、倫理學(xué)、法學(xué)等不同學(xué)科的交叉。因此，需要多學(xué)科共同合作以解決和論證不 斷涌出的實(shí)際問(wèn)題。

　　首先，必須與數(shù)據(jù)管理和安全部門合作，加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全技術(shù)的研發(fā)和更新，設(shè)置權(quán)限管理用戶使醫(yī)療大數(shù)據(jù)在合法范圍內(nèi)使用，防止數(shù)據(jù)資源被濫用造成泄露隱私，實(shí)現(xiàn)“醫(yī)療隱私層次化控制”[13]。其次，需要與計(jì)算機(jī)技術(shù)研發(fā)機(jī)構(gòu)和團(tuán)隊(duì)合作，加強(qiáng)大數(shù)據(jù)和人工智能底層技術(shù)的研 發(fā)，從 技 術(shù) 上 加 強(qiáng) 對(duì) 醫(yī) 療 大 數(shù) 據(jù) 的 深 度 挖掘，使得“數(shù)據(jù)思維從以計(jì)算為中心轉(zhuǎn)為以分析為中心，即在一定的理論指導(dǎo)下，按照一定的社會(huì)需求，收集、整理和分析數(shù)據(jù)，從而進(jìn)行社會(huì)解釋、監(jiān)控、預(yù)測(cè)與規(guī)劃的過(guò)程和活動(dòng)”[14]，挖掘數(shù)據(jù)的真實(shí)性、關(guān)聯(lián)性、潛在價(jià)值性。目前醫(yī)學(xué)影像仍以影像數(shù)據(jù)采集分析為主，隨著時(shí)間推移和技術(shù)發(fā)展，很可能會(huì)進(jìn)入數(shù)據(jù)挖掘階段，可能會(huì)將影像、病理、基因、臨床檢查等數(shù)據(jù)結(jié)合起來(lái)，用人工智能進(jìn)行分析挖掘，最終實(shí)現(xiàn)全流程智能決策支持系統(tǒng)的愿景。

　　綜上所述，醫(yī)療大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的蓬勃發(fā)展將改變既往醫(yī)學(xué)模式，在不同層次上提高醫(yī)療水平和保障人類健康。然而，在實(shí)際醫(yī)學(xué)模式轉(zhuǎn)變過(guò)程中，各級(jí)醫(yī)務(wù)工作者需要明確大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的獲益與風(fēng)險(xiǎn)，趨利避害，實(shí)現(xiàn)確實(shí)可行且高效有利的轉(zhuǎn)變，真正促進(jìn)醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)的發(fā)展和人類健康水平的提高。醫(yī)療方面的論文還可參考：新型農(nóng)村合作醫(yī)療制度法律問(wèn)題研究

　　參 考 文 獻(xiàn)

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